Teknoloji şirketleri OpenAI'nin API'si ile oynarken, bu girişim küçük, şirket içi AI modellerinin kazanacağına inanıyor - Dünyadan Güncel Teknoloji Haberleri

Teknoloji şirketleri OpenAI'nin API'si ile oynarken, bu girişim küçük, şirket içi AI modellerinin kazanacağına inanıyor - Dünyadan Güncel Teknoloji Haberleri
Makine öğrenimi iş akışlarına bağlayıcılar, gözlemlenebilirlik ve denetlenebilirlik kazandırır Bir işlem hattı yazdığınızda bunu yerel olarak çalıştırabilir veya Airflow veya Kubeflow gibi açık kaynaklı araçları kullanarak dağıtabilirsiniz

Konuşmanın ilerleyen kısımlarında şunları ekledi: “MLOps’un değeri, AI kullanım durumlarının %99’unun kurum içinde eğitilecek daha uzmanlaşmış, daha ucuz, daha küçük modeller tarafından yönlendirileceğine inanmamızdır Bu üründe artık müşteri destek etkileşimleri için önceden yazılmış yanıtlarınız var Bu açık kaynaklı çerçeve, veri bilimcileri, makine öğrenimi mühendisleri ve platform mühendisleri tarafından iş birliği yapmak ve yeni yapay zeka modelleri oluşturmak için kullanılacak işlem hatları oluşturmanıza olanak tanır

“OpenAI’nin bir geleceği olacak ancak pazarın çoğunluğunun kendi çözümüne sahip olması gerektiğini düşünüyoruz


ZenML tüm açık kaynaklı yapay zeka araçlarının birbirine yapışmasını sağlayan birleştirici olmak istiyor şirketlerin açık kaynaklı makine öğrenimi araçlarıyla da entegre olur

ZenML CTO’su Hamza Tahir, “ZenML her şeyi tek bir birleşik deneyimde bir araya getiren bir şey; çok sağlayıcılı, çok bulutlu” dedi Dokuzuncu Nokta mevcut yatırımcıyla Vinç da katılıyor Elbette şirketler muhtemelen GPT 4’e rakip oluşturmayacak Ayrıca OpenAI ve Anthropic gibi API sağlayıcılarına olan bağımlılıklarını da azaltacaktır

“OpenAI’nin bir geleceği olacak ancak pazarın çoğunluğunun kendi çözümüne sahip olması gerektiğini düşünüyoruz” Adam Prost

Ancak bu API’lerle ilgili birkaç sorun var; bunlar çok karmaşık ve çok pahalı ZenML ekibi bu alanı MLOps olarak adlandırıyor; bu biraz DevOps’a benziyor ancak özellikle ML’ye uygulanıyor için ZenML’yi kullanıyor

ZenML’in kurucuları Adam Probst ve Hamza Tahir, daha önce belirli bir sektördeki diğer şirketler için makine öğrenimi hatları inşa eden bir şirkette birlikte çalışmışlardı Şu anda birçok şirket OpenAI’nin API’sini sorgulayarak buraya ve oraya AI özellikleri ekliyor ”

Resim Kredisi: ZenML



genel-24

Her ikisiyle de ilgileniyoruz ve gelecek her ikisinin de bir melezi olacak,” dedi Altman, bu yılın başlarında İstasyon F’de bir Soru-Cevap oturumunda küçük, özel modellere karşı geniş modellerle ilgili bir soruyu yanıtlarken

“Bir makine öğrenimi hattı oluşturmak için değer zincirinin belirli adımlarına odaklanan açık kaynak araçlarını birbirine bağlıyoruz – her şey hiper ölçekleyicilerin arkasında, yani her şey AWS ve Google’ın arkasında – ve ayrıca şirket içi çözümler dedi Probst

Bu yılın başlarında ZenML, başlangıç ​​turunun uzatılmasını sağladı

ZenML’in ana konsepti boru hatlarıdır

Yapay zeka kullanımının etik ve yasal sonuçları da vardır “İkisinin de önemli bir rolü olduğunu düşünüyorum Ayrıca EC2, Vertex Pipelines ve Sagemaker gibi yönetilen bulut hizmetlerinden de yararlanabilirsiniz Ekip, kodlama platformunda 3 000’den fazla yıldız topladı Genel olarak, Almanya’nın Münih kentinde bulunan girişim, kuruluşundan bu yana 6,4 milyon dolar elde etti

“Gartner, işletmelerin %75’inin [proofs of concept] Önümüzdeki bir veya iki yıl muhtemelen yapay zeka tarihindeki en ufuk açıcı anlardan bazıları olacak ve muhtemelen özel verilere göre hassas şekilde ayarlanmış açık kaynaklı temel modellerin bir karışımını kullanarak nihayet üretime geçeceğiz,” dedi Tahir bana söyle Düzenlemeler hâlâ gerçek zamanlı olarak çok fazla gelişiyor ancak özellikle Avrupa mevzuatı, şirketleri çok spesifik veri kümeleri üzerinde ve çok spesifik yöntemlerle eğitilmiş yapay zeka modellerini kullanmaya teşvik edebilir

ZenML’in ilgi çekici olmasının nedeni, şirketlere kendi özel modellerini oluşturabilmelerini sağlamasıdır Dolayısıyla şu anda belirli kullanım durumları için fazla eğitimli ve çok pahalı,” dedi Probst

“Fikir şu ki, herkesin OpenAI veya kapalı kaynak API’leri kullandığına dair ilk heyecan dalgası sona erdiğinde, [ZenML] VC firması Point Nine’ın ortağı Louis Coppey bana “İnsanların kendi yığınlarını oluşturmalarına olanak tanıyacak” dedi Müşteriler arasında Rivian, Playtika ve Leroy Merlin yer alıyor

OpenAI CEO’su Sam Altman da yapay zeka modellerinin herkese uyacak tek bir durum olmayacağına inanıyor Ancak kendi ihtiyaçlarına özellikle uygun, daha küçük modeller üretebilirler

Bazı şirketler endüstriyel kullanım durumları, e-ticaret öneri sistemleri, tıbbi ortamda görüntü tanıma vb

İkili, bu çalışmadan yola çıkarak farklı koşullara, ortamlara ve müşterilere uyum sağlayacak, böylece aynı işi defalarca tekrarlamak zorunda kalmayacakları modüler bir sistem tasarlamaya başladı; bu da ZenML’e yol açtı

Özel, sektöre özel modeller

ZenML’in başarısı yapay zeka ekosisteminin nasıl geliştiğine bağlı olacaktır İşte bu yüzden açık kaynak onlara çok çekici geliyor” diye ekledi ZenML de yakın zamanda sunmaya başladı bulut versiyonu yönetilen sunucularla — sürekli entegrasyonlar ve dağıtım (CI/CD) için tetikleyiciler yakında kullanıma sunulacaktır Bu üründe artık büyük metin parçalarını özetleyebilen yeni bir sihirli düğmeye sahipsiniz ZenML CEO’su Adam Probst bana “Her gün makine öğrenimi modelleri oluşturmamız ve makine öğrenimini üretime taşımamız gerekiyordu” dedi “OpenAI veya kapalı kapılar ardında oluşturulan bu büyük dil modelleri, belirli kullanım durumları için değil, genel kullanım durumları için tasarlandı

Aynı zamanda makine öğrenimine yeni başlayan mühendisler de bu modüler sistemi kullanarak bir adım öne geçebilirler ZenML ayrıca Hugging Face, MLflow, TensorFlow, PyTorch vb

Şirket ilk kez piyasaya çıktı GitHub’daki çerçevesi açık kaynaklı bir araç olarak